lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/4888/2/bab ii.pdf6 atau...

Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP

Hak cipta dan penggunaan kembali:

Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.

Copyright and reuse:

This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.

5

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Suasana Hati (Mood)

Mood adalah perasaan-perasaan yang cenderung kurang intens

dibandingkan emosi dan sering kali (meskipun tidak selalu) tanpa

ransangan kontekstual (Robbins & Judge, 2008). Tidak seperti emosi,

orang mungkin tidak menyadari bahwa mereka mengalami "suasana hati"

dan mungkin juga tidak menyadari bahwa suasana hati yang

mempengaruhi perilaku mereka (Kelly & Barsade, 2001). suasana hati

biasanya lebih lama dalam durasi. Sebagai contoh, sedangkan emosi penuh

kemarahan dapat berlangsung hanya beberapa detik atau menit, suasana

jengkel atau iritasi dapat berlangsung selama beberapa jam, atau bahkan

untuk beberapa hari (Kind, 2013).

2.1.1. Faktor Struktur Mood

Penelitian baru tampaknya menyatu menuju solusi dua atau tiga

faktor. Analisis komponen utama bisa disebabkan berbagai faktor skala

telah ditemukan untuk memberikan hanya tiga faktor bipolar,

kesenangan-ketidaksenangan, tingkat gairah dan dominasi-ketaatan.

Analisis faktor Zevon & Tellegen memberikan dua faktor pengaruh

positif dan pengaruh negatif. Efek positif dan negatif secara erat

mempengaruhi dua dimensi gairah (arousal) yang diidentifikasi oleh

Thayer, berdasarkan analisis urutan kedua faktor skala suasana hati.

Thayer, label dimensi energik gairah atau energetic arousal (sebelumnya

bernama dimensi A) dan tegang gairah atau tense arousal (sebelumnya

bernama dimensi B). Di Inggris, Mackay, Cox, Burrows & Lazzarini

telah mengidentifikasi dimensi bipolar stres, terkait dengan hedonic tone

Analisis Mood, Training..., Lisa Oviani, FTI UMN, 2017

6

atau perasaan kenyamanan-ketidaknyamanan dan arousal, aktivitas

terkait dengan otonom dan somatik.

Ada dua kekurangan dalam konvergensi ini. Pertama, seperti yang

ditunjukkan oleh Watson & Tellegen, ortogonal dimensi bipolar

kesenangan-ketidaksenangan dan gairah yang diidentifikasi oleh Russell

menempati ruang faktor yang sama sebagai faktor-faktor berpengaruh

positif dan negatif, tapi diputar dalam faktor ruang melalui sekitar 45

derajat.

Kekurangan yang kedua adalah bahwa dua faktor mungkin tidak

mencukupi untuk menjelaskan variasi dalam hal yang berhubungan

dengan gairah dan hedonic tone. Thayer's solusi faktor urutan kedua

memberikan dua faktor gairah dan faktor ketiga terkait dengan faktor-

faktor Nowlis yang terkait untuk hedonic tone tetapi tidak gairah.

Sjoberg, Svensson & Persson ditemukan dan direplikasi solusi tiga faktor

yang terdiri dari dua dimensi yang berhubungan dengan gairah aktivasi

dan ketegangan, ditambah dimensi kesenangan (pleasantness) itu.

Berikut merupakan pengukuran dari mood (Matthews, Jones, &

Chamberlain, 1990).

Gambar 2.1. Circumplex Model of Affect (CMA)

(Valenza & Scilingo, 2014)


7

Model dimensi yang menggunakan berbagai dimensi untuk

mengkategorikan emosi seperti, Circumplex Model of Affect (CMA).

Model ini menafsirkan emosional mekanisme yang mendasari

mempengaruhi sebagai kondisi kontinum yang sangat saling terkait dan

sering ambigu. Mereka didistribusikan pada sistem sumbu Cartesian;

setiap sumbu mewakili jalur neurophysiological dimana emosi sedang

diproses. Dalam banyak kasus, dengan menggunakan faktor analisis dan

skala multidimensi dari berbagai set penilaian psikometrik dan laporan

kondisi emosi, mungkin untuk mempermudah dalam menggunakan

model bi-dimensional. Khususnya, di CMA yang digunakan dalam

percobaan melaporkan dua dimensi dikonseptualisasikan oleh syarat-

syarat valensi dan gairah, yang dapat dimaksudkan sebagai independen,

terutamanya subkortikal dua sistem yang mendasari emosi. Valence

mewakili berapa banyak emosi yang dirasakan oleh orang-orang sebagai

positif atau negatif. Misalnya, seseorang merasa sedih telah dievaluasi

sekitarnya peristiwa sebagai sangat negatif. Sebaliknya, seseorang

merasa sukacita akan dinilai lingkungan sebagai positif untuk

kesejahteraannya. Gairah menunjukkan bagaimana relevan peristiwa

sekitarnya dan karena itu adalah seberapa kuat emosi. Dalam kasus ini,

seseorang merasa bersemangat akan memiliki emosi yang diwakili oleh

gairah besar dan seseorang merasa bosan akan mengalami emosi yang

jauh kurang relevan. Dengan demikian, dalam CMA, arousal dan valence

dapat dianggap memadai parameter untuk mengidentifikasi emosi

spesifik. Model ini membahas sebagian besar masalah metodologis yang

diangkat oleh studi percobaan pada emosi dan menyediakan sarana yang

dapat diandalkan untuk membandingkan hasil (Valenza & Scilingo,

2014).

2.1.1.1. Hedonic Tone

Hedonic tone menurut Brown adalah keadaan dimana individu dapat


8

memperpanjang kesenangan (euphoria) atau menghindari

ketidaksenangan (dysphoria) dalam diri individu (Rama, 2008).

2.1.1.2. Energetic Arousal

Energetic arousal, sistem “go”, ini mirip dengan konseptualisasi

lainnya termasuk aktivasi perilaku sistem arousal (BAS), the foraging,

harapan sistem, motivasi, pencarian, antisipasi sistem, BAS, sistem

perilaku pendekatan, dan sistem fasilitasi perilaku, dan sistem wake-

sleep. Meskipun terdapat berbagai penamaan, semua referensi

menyatakan bahwa ada sistem afektif yang mendasari di dalam otak yang

memediasi aktivasi dan pendekatan perilaku. Sistem ini tercermin dalam

model mood sebagai kontinum dari energi kelelahan. Ketika kita energik,

kita siap untuk mengambil tindakan. Kelelahan adalah indikator bahwa

kita telah mengurangi sumber daya, butuh istirahat dan memulihkan diri,

atau mencari sumber daya energi alternatif. Sistem energetic arousal

dipengaruhi oleh kesehatan, nutrisi, tidur, aktivitas fisik, waktu, dan stres

(Glover, 2012).

2.1.1.3. Tense Arousal

Tense arousal adalah sistem perilaku inhibisi tubuh, sistem “stop”,

atau fear system. Ini tercermin dalam model mood sebagai kontinum

tension-calmness. Perasaan cemas timbul dari sistem ini ketika

rangsangan dari rasa takut ambigu, sebagai lawan dari rasa takut diskrit

emosi yang mana Anda telah sadari dari rangsangan. Bahkan jika ada

bahaya tertentu saat ini, sistem otot rangka diaktifkan dan siap untuk

beraksi, mengantisipasi bahaya. Respon ini menyebarkan perhatian,

mungkin untuk menentukan sumber bahaya dan memungkin satu untuk

mengevaluasi situasi atau stimulus sebelum bertindak. Pada ujung

kontinum ketegangan adalah ketenangan, menunjukkan perasaan

keselamatan (Glover, 2012).


9

2.2. Trading Online

Trading berasal dari bahasa Inggris dengan akar kata TRADE, yang

berarti jual beli atau perdagangan. Dalam hal ini kita tidak membicarakan

perdagangan secara konvensial seperti jual beli mobil, rumah maupun jual

beli daging, sayur seperti di pasar melainkan jual beli surat-surat berharga

(saham) maupun valuta asing (forex). Dengan semakin berkembangnya

teknologi, trading kini semakin mudah dengan adanya fasilitas online

trading dimana aktivitas jual beli ini bisa dilakukan dimana saja asalkan

ada koneksi internet (Darmadi, 2015).

2.2.1. Jenis-Jenis Trading

Trading terdiri dari beberapa instrumen yang memiliki tingkat resiko

berbeda, maka kita pun dapat memilih untuk trading di instrumen mana.

Terdapat 3 jenis instrumen trading, yaitu:

1. Saham dan Option

Instrumen ini memperjual belikan surat-surat berharga yang

diterbitkan oleh perusahaan, keuntungan diperoleh melalui selisih

harga jual dan beli. Instrumen ini cenderung lebih aman karena

fluktuasi harga yang tidak terlalu drastis dan liar. Untuk saat ini kita

hanya bisa trading saham, sedangkan option hanya bisa di luar

negeri.

2. Foreign Exchange (Forex)

Instrumen ini memperjual belikan valuta asing alias mata uang suatu

negara, seperti US dollar terhadap euro maupun terhadap

poundsterling.

Instrumen ini memiliki resiko yang lebih tinggi dibanding saham

karena memiliki faktor leverage yaitu pengungkit, dimana kita

diberikan fasilitas untuk menggunakan margin dengan rasio 1:100

dan 1:200 dari modal kita. Tingginya fluktuasi harga naik dan turun


10

juga menyebabkan resiko trading di instrumen ini menjadi tinggi,

walaupun juga memberikan return/profit yang lebih tinggi.

3. Komoditi atau Indeks

Hampir sama seperti Forex, instrument ini juga menggunakan

fasilitas leverage, disini yang diperdagangkan adalah komoditas

seperti emas, minyak ataupun indeks yaitu dowjones, hangseng,

ataupun Nikkei. Tingkat fluktuasi harga dan resiko hampir sama

seperti forex (Darmadi, 2015).

2.2.2. Style Trading

Berdasarkan waktunya, maka kegiatan trading dapat dibedakan menjadi:

- Intraday Trading

Kegiatan trading ini diselesaikan dalam 1 hari itu juga, jika saham

maka posisi harus dijual sebelum pasar tutup jam 16.00.

- Daily Trading

Kegiatan trading ini biasanya diselesaikan dalam waktu 1x24 jam,

yang berarti membeli hari ini maka besoknya dijual.

- Swing Trading

Kegiatan trading ini biasanya berjangka waktu 1-2 minggu.

- Investing

Kegiatan ini bersifat investasi, ada investasi jangka pendek selama 1-

3 bulan, investasi jangka menengah 3 bulan-1 tahun, dan investasi

jangka panjang diatas 1 tahun (Darmadi, 2015).

2.3. Jenis Investasi

Berikut merupakan jenis-jenis investasi.

1. Aset Nyata

- Real estate: properti tanah, pengembangan tanah, dan penyewaan

properti.

- Barang-barang antik.


11

- Barang-barang seni: koleksi lukisan, patung, dan perhiasan.

- Koin dan perangko.

- Intan dan berlian

2. Asset finansial

- Real Estate Investment Trust (REITS).

- Unit penyertaan reksa dana.

- Investasi pendapatan tetap: rekening tabungan, sertifikat deposito,

obligasi pemerintah, SBI, dan obligasi perusahaan.

- Saham.

- Produk-produk derivatif: options dan kontrak futures (Utami,

2010).

2.4. Binary Option

Binary option adalah prediksi dari arah mana harga aset (saham,

komoditi, indeks atau mata uang) akan bergerak dengan waktu kadaluarsa

tertentu. Dengan opsi biner, investor tidak membeli aset - ia hanya

memprediksi arah yang aset bergerak. Ada benar-benar hanya dua hasil

yang mungkin. A tetap mendapatkan jika opsi kedaluwarsa secara "in the

money", atau kerugian tetap jika opsi kedaluwarsa secara "Out of the

money". Harga aset ini tidak penting. Satu-satunya hal yang penting adalah

apakah prediksi benar atau salah.

2.4.1. Tahap Binary Option

Binary option memiliki 3 tahap, yaitu :

- Pertama, Anda memilih waktu berakhirnya trading, ini adalah waktu

yang Anda inginkan trading berakhir. Itu bisa di setiap periode waktu

antara satu menit dan seminggu, dapat digunakan dalam sehari.

- Kedua, Anda memilih panggilan (call) atau masukan (put). Jika Anda

berpikir harga akan berakhir di atas harga saat ini: Anda mengklik


12

tombol buy/call. Jika Anda berpikir harga akan berakhir di bawah

harga saat ini: klik tombol sell/put.

- Sekarang bahwa trading ditempatkan, Anda hanya menunggu hasil.

Jika trading berakhir ' in the money, Anda membuat keuntungan. Jika

itu berakhir 'out of the money', Anda akan kalah.

Sekarang Anda dapat melihat mana "biner" berasal, itu menekankan fakta

bahwa ada dua kemungkinan hasil untuk pilihan biner, keduanya yang

ditetapkan dan dipahami oleh investor sebelum menempatkan trading.

Contoh, Anda membeli opsi biner Google untuk $25, dengan berpendapat

bahwa dalam 2 jam saham Google akan lebih tinggi daripada saat ini.

Jika Anda benar, Anda mendapatkan set persentase laba sebelumnya atas

investasi Anda (misalnya 82%), saham lebih rendah, Anda kehilangan

investasi Anda (sebagian broker akan memberikan Anda kembali

sejumlah kecil sebagai "pengembalian") (Liraz, 2014).

2.4.2. Keuntungan Binary Option

Keuntungan dari binary option adalah :

- Pengalaman persyaratan

Pedagang tidak memerlukan pengalaman trading atau latar belakang

untuk berdagang dengan binary option. Seperti dijelaskan

sebelumnya, binary option tidak serumit perdagangan dengan luar

negeri atau bursa saham. Ini adalah salah satu kekuatan utama binary

option trading platform; memungkinkan lebih banyak orang untuk

menjadi pedagang dan memperoleh penghasilan tambahan tidak

pernah begitu mudah.

- Tingginya laba investasi

Tidak seperti pertukaran asing dan saham, pedagang tahu

sebelumnya, membayar yang mereka akan menerima dengan jumlah

mereka berinvestasi. Jumlah minimum yang dapat diperdagangkan

pada alat pilihan biner klasik sebagai contoh adalah $25. Pedagang


13

dapat berkenalan dengan semua alat-alat perdagangan dan

perdagangan yang mereka suka.

Profits akhirnya memandu trader dalam trading. Kabar baiknya

adalah bahwa, semakin sederhana binary option trading, semakin

sederhana pula memperoleh keuntungan. Misalkan alat ‘speed

option', dapat menghasilkan persentase 70% dalam waktu

kedaluwarsa 30 detik. Kecepatan dimana trader dapat membuat uang

dengan binary option tidak tersedia di trading compass manapun.

Selain itu, binary option trading memerlukan jumlah bukan

astronomi untuk trading. Sebagai contoh, BigOption trading

platform membutuhkan minimum deposit sebesar 250 tergantung

pada mata uang perdagangan dan berdagang dengan minimal $25.

Setelah pedagang memahami konsep biner pilihan dan memahami

beberapa istilah teknis, mereka siap untuk trading.

- Pendekatan cepat dan mudah

Kebanyakan platform broker dari binary option tidak memerlukan

unduhan atau keterlibatan pihak ketiga dan hanya membutuhkan

akses ke internet dengan perangkat. Fitur inovatif lainnya dari jenis

perdagangan ini adalah aplikasi mobile yang dapat ditemukan di

banyak platform.

- Aset dan pengembalian

Binary option trading adalah alat financial satu-satunya yang

memungkinkan trader untuk trading dari berbagai macam aset.

Dengan forex dan pasar saham, pedagang berada di ruang yang

terbatas karena perdagangan di kedua pasar di waktu yang sama

dapat menyulitkan.

Di sisi lain dengan binary option, pedagang memiliki daftar lengkap

asset yang mereka dapat pilih. Misalkan binary option klasik,

pedagang dapat memilih dari mata uang, komoditas, saham, dan

indeks pada platform yang sama; hal ini penting dicatat karena ada

sejumlah besar asset yang dapat diperhitungkan untuk hampir 90


14

dalam satu platform tunggal.

Manfaat lain dari binary option adalah pengembalian jumlah yang

diinvestasikan, persentase dapat bervariasi antara 0-15%.

Perdagangan yang tidak menguntungkan di Forex, misalkan akan

mengakibatkan kerugian total jumlah yang diinvestasikan.

Ada strategi yang tidak diragukan lagi yang memungkinkan

pedagang untuk meminimalkan kerugian, namun pengembalian

selalu memberikan semangat terutama untuk pemula (Option).

2.4.3. Tiga Jenis Moneyness

- At-the-money (ATM) : Ketika strike price sama dengan underlying

market price (the spot). Untuk binari non-laddered, menempatkan

trade tinggi-rendah berlaku di at-the-money trade

- In-the-money (ITM) : Ketika pasar underlying lebih besar dari strike

price. Hal ini terjadi ketika trader membeli posisi. Ketika trader

membuka posisi untuk dijual, option berada di in-the-money ketika

underlying price lebih kecil daripada strike price.

- Out-of-the-money (OTM) : Hal ini terjadi ketika trader membuka

posisi untuk membeli dan ketika underlying price lebih rendah

daripada strike price dan strike price berada di atas spot market price.

Ini juga terjadi karena trader membuka posisi untuk menjual dan

underlying market lebih besar daripada strike price (Cofnas, 2016).


15

2.4.4. Strategi Binary Option

- The double red strategy

Gambar 2.2. The double red strategy

Strategi merah ganda adalah sistem pembalikan jangka pendek

berdasarkan harga aksi dan perlawanan. Perdagangan direncanakan pada

chart 5 menit dan ditandai ketika bentuk dua bearish candles mengikuti

tes perlawanan.

1. Pilih aset dan menonton pasar sampai Anda melihat bar merah

pertama. kemudian menunggu bar merah kedua.

2. Jika bar merah kedua menutup lebih rendah daripada bar merah

pertama, maka itu adalah Jackpot.

3. Biasanya, apa yang terjadi adalah bahwa ketiga bar akan pergi

bahkan lebih rendah dari kedua bar. Ini adalah titik yang mana Anda

harus segera menempatkan opsi Put pada aset, dengan waktu

kadaluwarsa yang tidak lebih dari 15 menit.


16

- The Pinocchio strategy

Gambar 2.3. The pinocchio strategy

Pinocchio bar adalah bar kandil yang memiliki tubuh yang sangat

kecil dan sangat panjang sumbu (hidung). Hal ini juga disebut

Shooting star, Hanging man, palu dan Hammer terbalik. Seperti

yang Anda ingat, hidung pinocchio tumbuh lama ketika dia

berbaring. Sama terjadi dengan strategi pinnochio ketika sumbu

lebih dari tubuh, ini mengatakan kepada kita bahwa pasar adalah

menipu kita dan bahwa kita harus perdagangan sebaliknya!

Entry point bervariasi, seperti beberapa pedagang lebih memilih

untuk menunggu candle berikutnya untuk menelusuri kembali

sampai 50% level Fibonacci pergerakan Pin bar, sementara orang

lain memasukkan segera setelah Pin bar tutup. Sumbu panjang

menunjukkan kuat tekanan Jual, sedangkan ekor panjang

menunjukkan daya beli intens.


17

- The 1-2-3 strategy

Gambar 2.4. The 1-2-3 strategy

1. Setelah uptrend atau setidaknya yang kuat bergerak ke atas,

mencari pola 1-2-3 untuk pembentukan, tentu saja dimulai

dengan puncak pertama (1).

2. Sekarang, jika counter bergerak dimulai, menandai bagian bawah

yang bergerak (2).

3. Jika pergerakan baru naik tidak melebihi titik 1 dan mulai

menolak, menandai titik tertinggi dari pergerakan baru naik (3).

4. Pola kami telah selesai. Namun, masih ada aturan sangat penting

yang harus diperhatikan: harga harus bergerak turun untuk break

the low yang dibuat di titik (2). Jika itu terjadi, semua kondisi

terpenuhi, dan kita memasuki perdagangan dengan 'Put'

(gobinary24.com).

2.5. Broker

Broker adalah seorang yang menghubungkan (intermediary) antara


18

pembeli dan penjual dalam transaksi sekuritas dan menerima komisi.

broker akan mendapatkan keuntungan dari perbedaan kurs jual dan kurs

beli (Ady, Salim, & Susanto, 2010).

2.6. Trader

Trader adalah salah satu elemen pelaku pasar valuta asing yang

memanfaatkan fluktuasi nilai tukar mata uang tertentu untuk mendapatkan

keuntungan. Untuk itu seorang trader harus menguasai metode yang

akurat dalam memprediksi fluktuasi mata uang tertentu. Keakuratan

prediksi akan menentukan keberhasilan seorang trader (Maru'ao , 2010).

2.7. User

Pengguna adalah mereka yang melakukan pencarian

penelusuran/pencarian informasi pada sebuah sistem informasi (end user).

Sedangkan mereka yang menggunakan sistem tetapi bukan untuk

kepentingan pencarian/penelusuran informasi disebut sebagai pengguna

sistem (operator sistem, administrator sistem, dan sebagainya). Pengguna

sistem dapat dikategorikan menjadi pengguna pemula (novice) dan

pengguna terampil (expert) (Utara).

2.7.1. User Training

Pengguna dapat dilatih pada penggunaan peralatan, terutama dalam

kasus yang mana, misalnya, komputer mikro yang digunakan dan

individu yang terlibat adalah operator dan pengguna. Dalam kasus

tersebut, pengguna harus diberikan pelatihan tentang cara

mengoperasikan sistem juga. Pertanyaan yang mungkin sepele untuk

analis, seperti bagaimana untuk menyalakan terminal, bagaimana untuk

memasukkan disket ke komputer mikro, atau Kapan aman untuk

mematikan peralatan tanpa bahaya dari kehilangan data, adalah masalah


19

yang signifikan ke pengguna baru yang tidak akrab dengan computer

(Gupta, 2005).

2.7.2. Metode Training

Metode training yang dapat dipakai, yaitu:

1. On the Job Training

Dilakukan pada waktu jam kerja berlangsung, baik secara formal

maupun non-formal. Cara informal, yaitu pelatihan dengan memberi

pengarahan kepada peserta pelatihan untuk memperhatikan orang

lain yang sedang mengerjakan pekerjaan, kemudian ia diperintahkan

untuk mempraktekannya. Cara formal, yaitu supervisor

menunjukkan seorang karyawan junior untuk melakukan pekerjaan

sesuai dengan cara-cara yang dilakukan karyawan senior. Metode

Pelatihan On Job Training terbagi atas:

- Job Instruction Training

Training dimana seseorang (manajer atau supervisor) bertindak

sebagai pelatih untuk menginstruksikan bagaimana melakukan

pekerjaan tertentu dalam proses kerja

- Coaching

Bentuk Training dan Development yang dilakukan ditempat

kerja oleh atasan dengan membimbing petugas melakukan

pekerjaan secara informal dan biasanya tidak terencana

- Job Rotation

Program yang direncanakan secara formal dengan cara

menugaskan pegawai pada beberapa dan dalam bagian yang

berbeda dengan organisasi untuk menambah pengetahuan

mengenai pekerjaan dalam organisasi

- Apprenticeship

Training yang mengkombinasikan antara pelajaran dikelas

dengan praktek di lapangan, yaitu setelah sejumlah teori


20

diberikan kepada peserta, peserta dibawa praktek ke lapangan

(Ramadhani, 2014).

2. Simulasi

Permainan simulasi dapat dibagi menjadi dua macam. Pertama,

simulasi melibatkan simulator yang bersifat mesin, yang

mengandalkan aspek-aspek utama dalam suatu situasi kerja. Kedua,

simulator komputer berupa games. Para pemain membuat suatu

keputusan dan komputer yang menentukan hasil yang terjadi sesuai

dengan kondisi yang telah diprogramkan dalam komputer (Ismed,

2017).

3. Off the Job Training

Training yang dilakukan secara khusus diluar pekerjaan. Metode

Pelatihan Off Job Training terbagi atas:

- Lecture

Metode kuliah ini diberikan kepada peserta yang banyak dalam

kelas, dimana pelatih mengajarkan teori-teori, sedangkan peserta

training mencatat dan memperhatikan apa yang diajarkan

- Vestibulate Training / Simulation

Latihan yang dberikan pada suatu tempat yang khusus dirancang

menyerupai tempat kerja, yang dilengkapi dengan berbagai

peralatan seperti tempat kerja

- Role playing

Metode pelatihan yang dilakukan dengan cara para peserta

diberi peran tertentu untuk bertindak dalam situasi khusus

- Case study

Studi kasus yang dilakukan dengan cara memberikan beberapa

kasus tertentu, kemudian peserta diminta memecahkan kasus

tersebut dikelompok belajar

- Self-study

Peserta diminta untuk belajar sendiri melalui rancangan materi

yang disusun dengan baik, seperti bahan bacaan, video dan kaset


21

- Program learning

Bentuk lain dari self study, yang menyiapkan perangkat

pertanyaan dan jawabannya secara tertulis dalam buku atau

dalam sebuah program komputer. Setelah membaca dan

menjawab kemudian peserta memberikan feeedback.

- Action learning

Proses belajar melalui kelompok kecil dalam memecahkan

berbagai persoalan dalam pekerjaan, yang dibantu oleh sesorang

ahli , baik dari dalam perusahaan maupun luar perusahaan

(Ramadhani, 2014).

2.7.3. Faktor-Faktor yang Berperan dalam Training

Dalam pelaksanaan training terdapat beberapa faktor yang berperan

penting yaitu instruktur, peserta, materi (bahan), metode, tujuan training

dan lingkungan yang menunjang. Metode training dan development

terbaik tergantung dari beberapa faktor, yaitu:

1. Materi Training

Indikator dalam komponen ini adalah kesesuaian materi dengan

tujuan training, kesesuaian materi dengan kebutuhan peserta

training.

2. Sarana Training

Kesesuaian media dengan bidang materi yang akan diajarkan yang

mampu berkomunikasi dengan peserta dan menyokong instruktur /

pelatihan dalam memberikan materi pelatihan. Fasilitas yang

termasuk adalah ruang kelas yang nyaman.

3. Instruktur Training

Kesesuaian keahlian pelatih dengan bidang materi, kemampuan

berkomunikasi dan keterampilan pelatih dalam mengikursertakan

peserta pelatihan dalam ikut berpartisipasi

4. Metode Training


22

Dalam pemberian training kepada para karyawan, pemilihan metode

merupakan komponen yang sangat penting.

5. Peserta Training

Pemahaman peserta training terhadap materi yang diberikan pada

saat saat training. Peserta training harus mampu menerapkan

pengetahuan yang didapatkan (Ramadhani, 2014).

2.8. Bentuk Hipotesis

Bentuk hipotesis alternatif akan menemukan arah uji statistik apakah

satu arah (one tail) atau dua arah (two tail).

1. One tail (satu sisi): Bila hipotesis alternatifnya menyatakan adanya

perbedaan dan ada pernyataan yang mengatakan hal yang satu lebih

tinggi / rendah dari hal yang lain.

Contoh: Berat badan bayi dari ibu hamil yang merokok lebih kecil

dibandingkan berat badan bayi dari ibu hamil yang tidak merokok.

2. Two tail (dua sisi) merupakan hipotesis alternatif yang hanya

menyatakan perbedaan tanpa melihat apakah hal yang satu lebih

tinggi / rendah dari hal yang lain.

Contoh: Berat badan bayi dari ibu hamil yang merokok berbeda

dibandingkan berat badan bayi dari ibu yang tidak merokok, atau

dengan kata lain: ada perbedaan berat badan bayi antara mereka

yang dilahirkan dari ibu yang merokok dibandingkan dari mereka

yang tidak merokok (Kasim, dr, M Kes, 2008).

2.8.1. Unsur-Unsur Uji Hipotesis

- Hipotesis nol (H0): Sebuah teori mengenai nilai-nilai spesifik dari

satu atau lebih parameter populasi. Teori ini umumnya merupakan

status quo, yang akan kita adopsi hingga terbukti salah. Teori ini

selalu dinyatakan sebagai H0: parameter = nilai.


23

- Hipotesis alternatif (hipotesis riset)(Ha): Sebuah teori yang

bertentangan dengan hipotesis nol. Teori ini umumnya merupakan

teori yang akan kita adopsi hanya jika terdapat cukup bukti untuk

menetapkan kebenarannya.

- Statistik uji: Sebuah statistik sampel yang digunakan untuk

memutuskan apakah akan menolak hipotesis nol.

- Daerah penolakan: Nilai numerik dari statistik uji yang akan

membuat hipotesis nol ditolak. Daerah penolakan dipilih sedemikian

rupa di mana ada probabilitas sebesar α bahwa hal itu akan memuat

statistik uji apabila hipotesis nol benar, sehingga terjadi kesalahan

Tipe I. Nilai α biasanya dipilih kecil (misalnya, 0,01, 0,05, atau 0,10)

dan disebut sebagai tingkat signifikansi (significance level) uji

hipotesis.

- Asumsi: Pernyataan yang jelas dari setiap asumsi yang dibuat

tentang populasi yang dijadikan sampel.

- Eksperimen dan perhitungan statistik uji: Kinerja eksperimen

sampling dan penentuan nilai numerik statistik uji.

- Kesimpulan:

a. Jika nilai numerik statistik uji berada di daerah penolakan, kita

akan menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa hipotesis

alternatif benar. Kita mengetahui bahwa proses pengujian

hipotesis dapat menyebabkan kesimpulan ini salah (kesalahan

Tipe I) hanya 100α% dalam setiap waktu bila H0 benar.

b. Jika statistik uji tidak berada di daerah penolakan, kita tidak

dapat menolak H0. Jadi, kita menunda memutuskan mana di

antara kedua hipotesis itu yang benar. Kita tidak menyimpulkan

bahwa hipotesis nol adalah benar karena (pada umumnya) kita

tidak mengetahui probabilitas β bahwa prosedur pengujian kita

akan menyebabkan penerimaan yang tidak benar atas H0

(kesalahan Tipe II) (McClave, Benson, & Sincich, 2010).


24

Penentuan nilai 𝛼 (alpha) tergantung dari tujuan dan kondisi penelitian.

Nilai 𝛼 (alpha) yang sering digunakan adalah 10%, 5% atau 1%.

Misalkan, untuk bidang kesehatan masyarakat biasanya digunakan nilai

𝛼 (alpha) sebesar 5%. Sedangkan untuk pengujian obat-obatan digunakan

batas toleransi kesalahan yang lebih kecil misalnya 1%, karena

mengandung resiko yang fatal. Misalkan seorang peneliti yang akan

menentukan apakah suatu obat bius berkhasiat akan menentukan 𝛼 yang

kecil sekali, peneliti tersebut tidak akan mau mengambil resiko bahwa

ketidakberhasilan obat bius besar karena akan berhubungan dengan

nyawa seseorang yang akan dibius (Kasim, dr, M Kes, 2008).

Ada syarat yang perlu diperhatikan dalam melakukan uji hipotesis ini,

agar Ho ditolak, yaitu:

- Nilai probabilitas atau signifikansi, Ho ditolak apabila signifikansi <

0,05 atau < 5%.

- Dari perbandingan nilai 𝑡 hitung dengan 𝑡 tabel, Ho ditolak jika 𝑡

hitung > 𝑡 tabel (Sukawi, 2010)

Berikut merupakan rumus dari 𝑡 hitung.

Gambar 2.5. Rumus t Hitung

(Sugiharto, 2009)

Dalam kasus uji 2 arah, misal hipotesis yang digunakan adalah:


25

H0 : 𝜇 = 0

H1 : 𝜇 = 0

atau, di dalam konsep regresi linier, pada uji parsial, hipotesis yang

sering ditemui adalah:

H0 : 𝛽𝑖 = 0

H1 : 𝛽𝑖 = 0

𝑖 = 0, 1, 2, …, 𝑘

𝑘 = banyaknya parameter (koefisien) regresi linier

Misal, ingin dicari titik kritis distribusi (sebaran) 𝑡 dengan 𝛼 = 0,05 dan

derajat bebas (𝑑𝑏) atau degrees of freedom (𝑑𝑓 = 𝑛 − 1) sebesar 10,

maka ikuti langkah-langkah di bawah ini:

Perhatikan bahwa apabila uji 2 arah yang digunakan, maka untuk

mencari titik kritis pada tabel, nilai 𝛼 yang digunakan adalah 𝛼/2,

sehingga nilai yang digunakan adalah 0.05/2 = 0.025 sebagai nilai 𝛼 pada

tabel.

- Carilah angka 10 pada kolom 𝑑𝑓 (paling kiri)

- Carilah kolom dengan nilai 𝛼 = 0,025

- Tarik garis dari angka 10 pada kolom 𝑑𝑓 ke arah kanan, dan dari

kolom dengan nilai 𝛼 = 0,025 tarik garis ke bawah. Titik

perpotongan dari kedua garis adalah 2.228139.

- Pada uji 2 arah, nilai titik kritis bukanlah 1 buah, melainkan 2 buah

nilai titik kritis, sehingga dalam kasus ini titik-titik kritis yang

dimaksud adalah -2.228139 dan 2.228139

Kurva distribusi 𝑡 beserta titik-titik kritis yang dimaksud digambarkan

seperti di bawah ini:


26

Gambar 2.6. Kurva distribusi t

Daerah-daerah yang diarsir ini disebut juga sebagai Rejection Regions

(daerah-daerah penolakan), sehingga apabila nilai 𝑡 hitung berada di

dalam luasan ini, maka akan memberikan kesimpulan statistika “Tolak

H0”. Langkah ini juga berguna ketika mencari titik kritis bagi selang

kepercayaan (confidence interval) (Kurniawan, 2008).

2.8.2. Peran Hipotesis

- Mengarahkan tujuan dari studi

- Mengidentifikasi fakta yang relevan dan yang tidak relevan

- Memberikan saran terhadap form desain penelitian mana yang paling

appropriate

- Menyediakan framework untuk mengorganisasi kesimpulan hasil

(Cooper & Schindler, 2008)

2.8.3. Tiga Kondisi Yang Membuat Hipotesis Kuat

- Memadai untuk tujuan

- Dapat dites

- Lebih baik daripada saingan

(Cooper & Schindler, 2008)


27

2.9. Sampel

Sampel adalah subset unit-unit dari suatu populasi (Black, 2010).

2.9.1. Sampel Acak

Di dalam sampel acak, semua unit populasi memiliki probabilitas yang

sama untuk dipilih ke dalam sampel. Sampel acak mengimplikasikan

kesempatan itu ke dalam proses seleksi. Terdapat empat teknik sampel

acak :

- Random acak sederhana

Teknik sampling acak paling dasar adalah sampel acak sederhana.

Sampel acak sederhana dapat dilihat sebagai dasar teknik sampel

acak lainnya. Dengan sampel acak yang sederhana, setiap unit

bingkai nomor dari 1 sampai N (di mana N adalah ukuran populasi).

Selanjutnya, tabel angka acak atau nomor acak generator digunakan

untuk memilih item n ke sampel.

- Sampel acak berlapis

Tipe kedua dari sampel acak adalah sampel acak berlapis, di mana

populasi terbagi menjadi sub-populasi non-overlapping yang disebut

strata. Peneliti kemudian ekstrak sampel acak dari masing-masing

sub-populasi. Alasan utama untuk menggunakan sampel acak

berlapis adalah bahwa ia memiliki potensi untuk mengurangi

kesalahan sampel. Kesalahan sampel terjadi ketika, secara kebetulan,

sampel tidak mewakili populasi. Dengan sampel acak berlapis,

potensi untuk mencocokkan sampel erat untuk populasi lebih besar

daripada dengan sampel acak sederhana karena bagian-bagian dari

total sampel diambil dari sub-kumpulan populasi berbeda. Namun,

sampel acak berlapis ini umumnya lebih mahal daripada sampel acak

sederhana karena setiap unit populasi harus ditetapkan ke lapisan

sebelum proses seleksi acak dimulai.

- Sampel sistematik

Sampel sistematik adalah teknik sampel acak ketiga. Tidak seperti


28

sampel acak berlapis, sampel sistematik tidak dilakukan dalam upaya

untuk mengurangi kesalahan sampel. Sampel sistematik digunakan

karena kenyamanan dan relatif mempermudah administrasi. Dengan

sampel sistematik, setiap item kth

dipilih untuk memproduksi jumlah

sampel N dari jumlah populasi N. Nilai dari k, terkadang disebut

siklus sampel, dan bisa ditentukan oleh rumus berikut. Jika k bukan

nilai integer, jumlah keseluruhan nilai harus digunakan.

- Sampel cluster (atau area)

Sampel cluster (atau area) adalah tipe keempat dari sampel acak.

Sampel cluster (atau area) melibatkan pembagian populasi ke area

non-overlapping, atau cluster. Bagaimanapun, berbeda dengan

sampel acak bertingkat-tingkat dimana strata adalah homogen,

sampel cluster mengidentifikasi cluster yang cenderung heterogen

secara internal. dalam teori, cluster masing-masing berisi berbagai

elemen, dan cluster adalah miniatur atau mikrokosmos, dari

populasi. Contoh cluster adalah kota, perusahaan, rumah, perguruan

tinggi, daerah kota, dan wilayah geografis. Cluster yang sering

terjadi secara alami kumpulan populasi dan sudah diidentifikasi,

seperti Serikat atau Standard Metropolitan Statistical Areas.

Meskipun daerah sampel biasanya merujuk kepada kelompok yang

area populasi, seperti kawasan geografis dan kota, istilah sampel

cluster dan sampel area digunakan secara bergantian dalam teks ini

(Black, 2010).

2.10. Statistika

Statistik adalah ilmu tentang data. Statistik mencakup mengumpulkan,

mengklasifikasikan, meringkas, mengorganisasikan, menganalisis, dan

menginterpretasikan informasi numerik (McClave, Benson, & Sincich,

2010).


29

2.10.1. Jenis – jenis statistik

- Statistik deskriptif menggunakan metode numerik dan grafik untuk

mencari pola dalam suatu kumpulan data, meringkas informasi yang

terungkap dalam suatu kumpulan data, dan menyajikan informasi itu

dalam bentuk yang layak.

- Statistik inferensial menggunakan data sampel untuk membuat

perkiraan, keputusan, prediksi, atau generalisasi lain tentang

kumpulan data yang lebih besar (Sriwidadi, 2011)

2.10.2. Statistik Non-Parametrik

Metode Statistik non-parametrik dipakai apabila peneliti tidak

mengetahui karkteristik kelompok item yang menjadi sumber sampelnya.

Metode ini dapat diterapkan terhadap data yang diukur dengan skala

ordinal dan dalam kasus tertentu, dengan skala nominal. Pengujian non-

parametrik bermanfaat untuk digunakan apabila sampelnya kecil dan

lebih mudah dihitung dari pada metode parametrik. Metode non-

parametrik juga digunakan secara luas guna mengenalisis data di bidang

ilmu sosial. Pembahasan mengenai statistik non-parametrik meliputi : uji

tanda, uji peringkat bertanda Wilcoxon, uji Mann-Whitney, uji deret, dan

koefisien korelasi peringkat Spearman. Statistika non-parametrik adalah

statistika bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter

populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya

digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis nominal atau

ordinal. Data berjenis nominal dan ordinal tidak menyebar normal.

Contoh metode Statistika non-parametrik: Binomial test, Chi-square test,

Median test, Friedman Test, dan lain-lain. Dalam praktik, tidak semua

data statistik bisa diolah menggunakan metode parametrik, baik hal itu

disebabkan jumlah data yang minim, distribusi data yang tidak normal,

jenis data ataupun sebab lainnya. Sebagai alternatif dapat digunakan

berbagai metode non-parametrik, yang dengan dukungan software seperti


30

SPSS memungkinkan pengguna mengolah data dan menginterpretasi

output dengan mudah (Sriwidadi, 2011). Bila data dianalisis secara

statistik parametrik, maka jumlah sampel harus besar (lebih dari 30

sampel) karena nilai-nilai atau skor yang diperoleh distribusinya harus

normal. Dengan analisis statistik non-parametrik, maka tidak

memerlukan asumsi distribusi normal, sehingga tidak memerlukan

sampel besar atau kurang dari 30 sampel (Carl F. , 2009).

Metode statistik non-parametrik digunakan untuk situasi seperti:

- Apabila ukuran sampel demikian kecil sehingga distribusi statistik

pengambilan sampel tidak mendekati normal, dan apabila tidak ada

asumsi yang dapat dibuat tentang bentuk distribusi populasi yang

menjadi sumber sampel;

- Apabila digunakan data peringkat atau ordinal;

- Apabila data nominal digunakan (data nominal adalah data di mana

sebutan seperti laki-laki atau perempuan diberikan kepada item dan

tidak ada implikasi di dalam sebutan tersebut bahwa item yang satu

lebih tinggi atau lebih rendah daripada item lainnya).

Keuntungan dari penggunaan metode non-parametrik, yaitu:

- Metode non-parametrik tidak mengharuskan data berdistribusi

normal, karena itu metode ini sering juga dinamakan uji distribusi

bebas (distribution free test). Dengan demikian metode ini dapat

dipakai untuk segala distribusi data dan lebih luas penggunaannya.;

- Metode non-parametrik dapat dipakai untuk level data seperti

nominal dan ordinal;

- Metode non-parametrik lebih sederhana dan mudah dimengerti

daripada pengerjaan metode parametrik.

Di samping berbagai keunggulan di atas, metode non-parametrik juga

mempunyai beberapa kelemahan, seperti:

- Tidak adanya sistematika yang jelas seperti pada metode parametrik,

hasilnya dapat meragukan karena kesederhanaan metodenya;


31

- Tabel-tabel yang dipakai lebih bervariasi dibanding tabel-tabel

standar pada metode parametrik (Sriwidadi, 2011).

2.11. Chi square

Uji chi square (𝑥2) adalah pengujian hipotesis mengenai perbandingan

antara frekuensi observasi atau yang benar-benar terjadi/actual dengan

frekuensi harapan/ekspektasi yang didasarkan atas hipotesis tertentu. Uji

chi square secara umum, digunakan dalam penelitian untuk mencari

kecocokan ataupun menguji ketidakadaan hubungan antara beberapa

populasi. Kegunaan pengujian chi square ini adalah sebagai berikut :

- Untuk mengetahui kesesuaian antara frekuensi observasi variabel

tertentu dengan frekuensi harapan teoritis.

- Untuk mengetahui independensi antara variabel satu dengan variabel

lainnya (Dwiwinarsih, 2009).

2.12. Wilcoxon Signed-Rank Test

Uji Wilcoxon signed-rank atau signed-rank test atau uji “peringkat-

bertanda Wilcoxon” adalah salah satu uji statistik non-parametrik yang

digunakan untuk menguji hipotesis: apakah sebuah sampel yang terdiri

dari n subyek (atau obyek) berasal dari populasi dengan nilai median yang

sama, atau apakah terdapat perbedaan nilai median sampel dengan

populasi?

Asumsi-asumsi yang harus diikuti dalam menggunakan uji yang

dipopulerkan pertama kali oleh Frank Wilcoxon ini adalah:

- Sampel dipilih secara random dari populasi.

- Data awal dari obyek/subyek berbentuk interval/rasio. Sehingga uji

Wilcoxon signed-ranks digunakan untuk menggantikan uji 𝑡 single-

sample bila data yang akan diuji tidak berdistribusi normal. Beberapa

literatur menyatakan bahwa uji wilcoxon merupakan uji parametrik,

karena mengira bahwa uji ini mengevaluasi hipotesis pada data


32

interval/rasio dengan mengurutkan data. Hal ini tidak benar, karena uji

wilcoxon pada dasarnya adalah mengurutkan “selisih antara data

interval/rasio” dengan median pada masing-masing subyek, bukan

mengurutkan data subyek tersebut.

- Distribusi dari populasi bersifat simetrik (bila asumsi ini tidak sesuai,

maka dapat digunakan uji ‘binomial tanda’ untuk satu sampel.

Frank Wilcoxon (1892-1965) sendiri adalah seorang ahli kimia yang

tertarik dengan ilmu statistik saat sedang mempelajari fungisida, dan

ketika pertama kali ia dan koleganya mengkaji aplikasi uji Fisher pada

riset di tempat kerja. Tahun 1945 Wilcoxon mempublikasikan papernya

yang mengkaji tentang uji rank-sum dan signed-rank yang saat ini dikenal

dengan nama uji wilcoxon rank-sum dan wilcoxon signed-rank (Heryana,

SST, MKM, 2004). Uji Wilcoxon ini digunakan untuk menguji hipotesis

komparatif bila datanya berskala ordinal pada dua sampel berhubungan.

Nilai 𝑡 diperoleh dari jumlah dari selisih kedua nilai tes yang diberikan

peringkat (ranking). Hipotesis yang diuji sama dengan uji 𝑡 dua kelompok

sampel berpasangan. Uji hipotesis ini juga menggunakan program SPSS

(Nurizzati, 2016).

2.13. Studi Literatur

Studi kepustakaan merupakan kegiatan yang diwajibkan dalam

penelitian, khususnya penelitian akademik yang tujuan utamanya adalah

mengembangkan aspek teoritis maupun aspek manfaat praktis. Studi

kepustakaan dilakukan oleh setiap peneliti dengan tujuan utama yaitu

mencari dasar pijakan / fondasi utnuk memperoleh dan membangun

landasan teori, kerangka berpikir, dan menentukan dugaan sementara atau

disebut juga dengan hipotesis penelitian. Sehingga para peneliti dapat

menggelompokkan, mengalokasikan, mengorganisasikan, dan

menggunakan variasi pustaka dalam bidangnya. Dengan melakukan studi

kepustakaan, para peneliti mempunyai pendalaman yang lebih luas dan

mendalam terhadap masalah yang hendak diteliti (Kartiningrum, MKes,


33

2015).

Jurnal penelitian terdahulu yang berhubungan dengan penelitian

penulis mengenai pengaruh kecemasan terhadap hasil trading adalah :

- Fear and Greed in Financial Markets: A Clinical Study of Day-

Traders (Lo, Repin, & Steenbarger, 2005)

- Refinining the measurement of mood: The UWIST Mood Adjective

Checklist (Matthews, Jones, & Chamberlain, 1990)

- Klasifikasi Emosi Senang, Sedih, Dan Netral Melalui Vokal Manusia

(Wunarso, 2016)

1. Fear and Greed in Financial Markets: A Clinical Study of Day-Traders

Rasionalitas financial pasar telah menjadi salah satu isu paling sengit

diperebutkan dalam sejarah modern finansial ekonomi. Akhir-akhir ini,

kritikus hipotesis pasar efisien berpendapat bahwa investor umumnya

irasional, menunjukkan angka terprediksi dan rusaknya bias secara

finansial, sering dikaitkan dengan faktor-faktor psikologis ketakutan,

keserakahan, dan tanggapan emosional terhadap harga fluktuasi dan

perubahan dramatis dalam kekayaan investor. Namun, penelitian terbaru

dalam ilmu kognitif dan ekonomi finansial menyarankan hubungan

penting antara rasionalitas dalam pengambilan keputusan dan emosi,

menyiratkan bahwa kedua pengertian tidak antitesis, tetapi bahkan saling

melengkapi. Sebagai contoh, dalam studi percontohan 10 pedagang

profesional sekuritas selama hidup perdagangan sesi, hadir bukti

psychophysiological bahwa bahkan pedagang paling berpengalaman

menunjukkan tanggapan emosional signifikan, yang diukur dengan

peningkatan kadar aliran kulit dan variabel kardiovaskular, selama

peristiwa-peristiwa tertentu sementara pasar seperti peningkatan harga

volatilitas atau intra-day istirahat dalam tren. Dalam serangkaian studi

kasus, B. Steenbarger juga menyajikan bukti-bukti yang menghubungkan

emosi dengan trading kinerja. Dalam tulisan ini, kita melanjutkan agenda


34

penelitian ini oleh menyelidiki peran emosional mekanisme dalam

pengambilan keputusan financial menggunakan sampel berbagai mata

pelajaran dan metode yang berbeda untuk mengukur respons emosional.

Khususnya, kami merekrut 80 sukarelawan dari program pelatihan

online trader selama 5 minggu yang ditawarkan oleh Linda Bradford

Raschke, pedagang berjangka profesional terkenal. Subyek diminta untuk

mengisi survei yang tercatat profil psikologis mereka sebelum dan setelah

program pelatihan mereka, dan selama program (melibatkan hidup

perdagangan melalui akun pribadi mereka sendiri) mata pelajaran

diminta untuk mengisi survei pada akhir setiap hari trading yang

dirancang untuk mengukur keadaan emosional dan kinerja mereka

perdagangan untuk hari itu. Hasil dari percobaan ini memastikan bahwa

kami menemukan hubungan yang jelas antara emosi reaktifitas dan

trading performance yang diukur dengan normalisasi profit dan kerugian

(dinormalisasi oleh standar deviasi harian profit dan kerugian). Secara

spesifik, survei data menunjukkan bahwa subyek yang reaksi emosional

moneter keuntungan dan kerugian yang lebih intens di kedua sisi positif

dan negatif yang ditunjukkan secara signifikan memperburuk kinerja

trading, menyiratkan korelasi negatif antara perilaku trading sukses dan

reaktivitas emosional. Kemudian, bertentangan dengan intuisi umum

mengenai ciri-ciri khas kepribadian trader profesional, ciri-ciri

psikologis yang berasal dari alat survei standar kepribadian persediaan

tidak mengungkapkan setiap spesifik "tipe kepribadian trader" dalam

sampel kami. Hal ini menimbulkan kemungkinan bahwa jenis

kepribadian yang berbeda dapat berfungsi sama serta pedagang setelah

instruksi yang tepat dan praktik.


35

Gambar 2.7. Deskriptif statistik responden

Gambar 2.8. Korelasi emosi responden


36

Gambar 2.9. Korelasi emosi terhadap keuntungan dan kerugian

Hasil penelitian kami menggarisbawahi pentingnya keadaan emosional

untuk keputusan trading real-time, memperluas sebelumnya findings

dalam beberapa cara significant. Secara khusus, dokumen significant

tanggapan emosional antara pedagang yang paling berpengalaman, hasil

kami menunjukkan bahwa tanggapan emosional ekstrim tampaknya

kontraproduktif dari perspektif performance tradingnya.

2. Refinining the measurement of mood: The UWIST Mood Adjective

Checklist

Penelitian menggunakan perbaikan dari pengukuran mood, UWIST

Mood Adjective Checklist (UMACL), ini ditinjau. Analisis faktor

(N=388), menggunakan kriteria yang divalidasi untuk menilai jumlah

faktor untuk diekstraksi, menegaskan bahwa UMACL ukuran dimensi

energetic arousal, tense arousal, dan hedonic tone. Psikometrik sifat

UMACL merupakan skala yang memuaskan. Validitas dibentuk dengan

menunjukkan korelasi antara skala UMACL dan demografis dan

kepribadian variabel yang kecil dalam magnitudonya, meskipun hanya

kepentingan teoritis. Korelasi signifikan antara skala arousal dan ukuran


37

psikologis otonom arousal dan menunjukkan validitas bersamaan.

Serangkaian studi menunjukkan bahwa skala UMACL sensitive terhadap

eksternal ‘stres’. Pengaruh-pengaruh yang spesifik pada masing-masing

dari tiga skala utama telah ditemukan. Stres tertentu muncul untuk

membangkitkan sebuah sindrom stres lebih umum yang terkait dengan

penurunan energetic arousal dan hedonic tone, dan peningkatan tense

arousal. Berikut merupakan hasil pengukuraan mood menggunakan

UMACL adjectives.


38

Tabel 2.1. Mood UMACL


39

Tabel 2.1. Mood UMACL (lanjutan)

3. Klasifikasi Emosi Senang, Sedih, Dan Netral Melalui Vokal Manusia

Dalam penelitian ini, linear mixed effect models digunakan untuk

mengetahui apakah emosi senang, sedih, dan netral dapat menimbulkan

perbedaan signifikan pada fitur suara tersebut. Selanjutnya, fitur suara

yang dapat membedakan emosi digunakan sebagai masukan pada neural

network dan/atau SVM untuk proses klasifikasi.

Untuk mengetahui apakah penambahan emosi sebagai fixed effect pada

model dapat menimbulkan perbedaan signifikan pada variabel respon,

penulis membangun linear mixed effect models. Terdapat tiga struktur

model yang digunakan dalam pengujian yaitu (1) model data.null, (2)

model data.full, dan (3) model data.null.re.

Tabel 2.2. Struktur linear mixed effect models untuk pengujian

Nama Model Keterangan

data.null Model yang hanya diberi random effect tanpa fixed

effect emosi

data.full Model dengan fixed effect emosi dan random effect

data.null.re Model dengan fixed effect dan salah satu dari random

effect dihilangkan

Pada penelitian ini, fitur berupa volume suara, durasi bicara, dan

frekuensi diekstraksi dari 3420 data suara yang dikumpulkan dari 38

responden. Dengan menggunakan linear mixed effect models, dapat


40

diketahui bahwa emosi menimbulkan perbedaan signifikan pada durasi

bicara seseorang, dimana seseorang yang non-emosional berbicara relatif

lebih cepat dari seseorang yang non-emosional. Selain itu, jenis kelamin

juga berpengaruh signifikan pada durasi bicara, di mana responden laki-

laki berbicara relatif lebih cepat dari responden perempuan. Karena

merupakan fitur yang dapat membedakan emosi, maka durasi bicara

digunakan sebagai masukan pada classifier. Setelah diuji menggunakan

stratified 10-fold cross validation, SVM mampu mengklasifikasikan

orang yang emosional dan non-emosional melalui durasi bicaranya

dengan rata-rata akurasi 76.84% (Wunarso, 2016).


lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/4888/2/bab ii.pdf6 atau...

Documents